أعوذ بالله السلام عليهم باسم الله الرحمن الرحيم
الحمد لله والصلاة والسلام على رسول الله أهلا وسهلا
فيكم او ناسأل الله لكم و لنا السلام دائما و لجميع
المسلمين و ان شاء الله بتزولها الغمة و بنلقاكم من
جديداللي اليوم هنستقنف مع بعض ان شاء الله تعالى
المحاضرات المصورة لموضوع ال data mining ومن ثم
هنعمل review سريعة لو احنا وقفنا .. كنا بدينا في
chapter data mining .. data mining chapter تلاتة
في ال classification وقلنا ال classification هي
عبارة عن classical task تقليدية او المهمة
التقليدية في ال machine learning هدفها ان انا
فعليا اعمل prediction لdiscrete او لنومينال value
اللي حسمناها ال categorial value و لما حاولنا نعرف
ال classification مع بعض كنتوا فاكرين كنا بنقول ان
ال classification هي عبارة عن عملية لتحديد عضوية
العناصر إلى مجموعات معرفة مسبقاوتكلمنا أو حطينا
الرسم هاي على السريع وقلنا انه هذه هي بتمثل ال
model تبع ال classification انه انا بزود ال raw
data بحدد ال algorithm ال algorithm بيبني model
وال model بعد هيك المفروض يكون قادر على ال
prediction بشكل صحيح وبالتاليالـ classification هي
عبارة عن تقنية يستخدم في موضوع ال prediction
للممبرشب لعضوية العناصر المجموعة واتكلمنا انه
فعليا في ال classification task انا فيه عندي two
steps اي classification task عشان انجزها انا فيه
عندي two steps الأولى ال construction للموديل
ابناء الموديل بحيث انه انا احاول من خلال الخطوات
هذه اتعرف علىعلاقة الـ attribute مع ال class اتعرف
على علاقة ال attribute بال class وهذه بيسميناها
مرحلة لل training واللي دائما باخد جزء من ال data
set اللي بيسميها ال training set وشوفنا مثالها ده
سابقا اللحظة التانية او المحل الخطوة التانية اللي
هي ال model usage استخدامه بحيث انه انا اوجد ال
label او ال target class ل data set او عفوا ل
sample set موجودة عندى مسبقاوقلنا مهم جدا ان ال
model او ال classification model تبعي يتمتع بال
accuracy بالدقة بال speed سرعة ال computation
الموجودة robustness ال robustness اللى مبسوط فيها
اللى مجددش قدرة ال classifier هذا علىانه يتعامل او
يقدر يديني اكيرية prediction لما تكون ال data
بتحتوي على noise او missing data اتكلمنا عن
scalability و ال interpretability لل data set او
عفوا لل classifier و بيقولنا هذه مجموعة من ال
algorithms الموجودة و كنا المحاضرة الماضية هنا مع
بعض في اخر محاضرة ال canary's neighbor طبعا لو انا
سألت الآن سؤال و المفروض منك انت هيك تاخد لحظةجبل
ما انت تجاوبني، على إيش كان الـk-nearest neighbor
بيعتمد؟ المفروض الآن انت تبدأ تفكر في الإجابة الـk
-nearest neighbor بيعتمد على تصنيف العناصر تبعا
للنقاط المجاورة له وقولنا هذا هو عن واحد من
الـinstance basedفاكرين معايا ايش هو؟ انا كنا
بنتكلم ايش هو؟ Instance Based Instance Based يعني
بيعتمد على ال data set بدون بناء model بيعتمد على
ال data set بدون بناء ال models الموجودة وبالتالي
مافيش عندي اي model ولا بيعتمد فقط على العمل في ال
memory يعني بين ال جسيم ال computation وهذا بيديني
دائماالـ Result تبعته بناءً على ال majority تبعت
للجيران اللي موجود عينيه هان وقلنا بال K إنه أنا
لازم أحدد عدل العناصر اللي موجودة عينيهان ومرينا
بشكل سريع وقلنا كيف بحسب التشابه أو بحسب القرب أو
البعد ما بين النقاط أو ال objects وقلنا بيعتمد على
شغلة بنسميها similarity function و ال similarity
function هي لما تكون عندي أرقام معناته أنا بتكلم
على Euclidean distance أو Manhattan distance أو
غيرها من الشغلات هي وشوفنا المعادلاتمع بعضنا
وفرقنا بينهم وبين العناصر اللي موجودة ايش بيتطلب
من ال kennery snippet حسب ما شرحنا المحاضرة
الأخيرة كان بيتطلب مني ان احدد ال K و هي قولنا عدد
الجيران اللي انا بدي اعمل بينهم voting يعني لو
قولنا انا والله بدي اصنف الجار هذا او بدي اصنف ال
object الجديدة بناء على العناصر اللي موجودة
وبالتالي انا قاعد بقى اتكلم انه انا في عندى فعليا
عشر جيران حسب أغلبيتهم الأغلبية طبعا بتكلم هنا على
ستة الست إيش بتصنفه بروح بصنفهم تبع للست اللي
موجودين عندى بدي أحدد ال distance method اللي بدي
أستخدمها ك metric وبالتالي أنا بعد ما حددت ال K
بحسب ال distance بين ال sample اللي موجودة عندى
وكل ال data set اللي أو ال training set اللي
موجودة عندى هنا ممكن اعتمد ال Euclidean او ال
Manhattanبرتب البيانات وقولنا هذي موضوع الترتيب مش
مهم إلا غير لما تكون ال data set كبيرة بصير عليه
حصر عليه بسهل عليه أن أحصر العناصر الأقصر ال
kenyerist مجموعة العناصر العشرة أصحاب أقصر مسافة
ما بين ال sample الموجودين عندها بعمل بينهم voting
بحيث أن احدد المجارتينوشوفنا ال example الموجود
هنا وكيف اشتغلنا على ال Eclidean واذا بتتذكروا
المفروض ان المعادلة تبعتنا هذه حسب ال Eclidean
distance فيها الجدر التربيعي وطبعا لجماعة الخير
لما احنا بنتكلم الجدر التربيعي والجدر التربيعي
موجود في كل المعادلات انا من باب المقارنة ممكن انا
استغني عنه لأنه الكبير تحت الجدرأو أكبر عنصر تحت
الجذر هيظل أكبر عنصر خارج .. برا الجذر لما أنا ..
يعني مثلا جذر ال 16، جذر ال 25، جذر ال 13، جذر
التسعة، أصغر واحدة فيهم جذر التسعة، اللي هي تلاتة
هو أكبر واحدة فيهم جذر الخمسة وعشرين خمسة كذلك
الخمسة وعشرين هي أكبر value والتسعة هي أصغر value
موجودة عندي وبالتالي كنت أنا بقول انه ممكن من
ناحية calculation على السريع عشان أنا أخلص من
المقارنات السريعة ممكن أستغني عن الجذر التربيعي
وابقى ما زلت بتكلم على ال Eclidean distance وشوفنا
مع بعض ال example وانتهينا من ال example هذا قلنا
في حالةان والله كانت ال data set اللي موجودة عندي
بتحتوي على nominal attributes او categorial
attributes قلنا هان بيلزمني ان انا فعليا اشوف
طريقة لان مابقدرش احسب مسافة ما بين عنصرين لو
اجينا اقول انا والله مثلا انا male و female في ال
gender attribute ال distance بينهم جداش مش هقدر
اتكلم عليهم وبالتالي الآن لو اجينا اقول انا احمدو
أحمد مع ال E اللي في الوسط هنا جدّيش ال distance
بينهم طبعا إحنا متفقين إن الأسماء مابتدخلش في
الحسبة اللي عندي لأنه دائما useless وبالتالي أنا
خلال ال preparation بقى أشيلها لكن في الآخر لما
بكون أنا في عندي string أو text أو زي ما سمناها
لغة ال data mining categorical data أو nominal
dataكيف بدي أحسبهم أو بدي أحسب المقارنة بينهم؟ هذا
الكلام صعب في الـEuclidean distance و المنهاتين
فلو في الكنياري سنيبر فبتصير أنا أشتغل هل فعليا ال
term هدولة match إذا كانت ال two terms match
معناته بحطلهم صفر إذا ال two terms مختلفات يعني
أبعد ما يمكن عن بعض أو بعاد عن بعض بحط الفرق بينهم
واحد وطبعا حكينا بعد هي كده عن مهمية ال scaling في
موضوع الكنياري سنيبروقلنا من أهمه .. أهم ميزاته
robustness باتجاه الـ noisy data و ال
effectiveness في موضوع مرحلة ال training ال
disadvantages تحديد ال K .. أي K هي الأكتر مناسبة
للموضوع اللي أنا بأشغل عليه ال distanceمفهوم not
clear خصوصا لما ظهرت عندي ال categorical data و
هذه موجودة عندها ال computation cost عالية تخيل ال
data set فيها مائة الف record وبالتالي لما انا بدي
اعمل evaluation او عفوا بدي اعمل prediction ل
class ل one example معناته بيدروح احسبمئة ألف
distance طيب لو كانت في عندي في المقابل في عندي
عشرة او مية بدي اعملهم testing مية في مائة ألف
معناته احنا صارنا بتكلمها عشرة مليون تقريبا
computation وبالتالي العملية شوية هتاخد مني وجهة
طويلة الان لما شوفنا ال code أهم في ال code السادق
اذا كنا بتتذكروا معانا بدي اعمل importأخذت من أسكي
لير نيبرز أسكي لير نيبرز نيبرز أسكي لير نيبرز
نيبرز نيبرزتبعت ال K nearest neighbor و اتديته ال
K تبعتي equal خمسة و هنا نتذكر قلنا دائما ال X
تبعتك او ال K تبعتك لازم تكون فيها لازم تكون large
enough و تكون دائما تقدر تديني ال predictions او
تعمل ال voting الصح لأنه مش معقول مثلا تكون في
عندي two binary او two labels و اروح اقول والله
بدي اخد مثلا اربعة او ستةستة يعني الاحتمال انه
ممكن يكون خمسة خمسة على الاقل انا بحتاج اد في حالة
ال binary classification عشان اقدر انه ال voting
بينحاز لواحد من ال classes اللي موجودة عندهم و
اتذكر تماما و اتذكروا جميعا انه انا هلأ لما اتكلمت
على ال kenya restaurantneighbors و اديته ال test
attribute test sample تبعتي اللي انا بنيتها هان و
مع ال key تبعتي ال equal خمسة فعليا راح اداني من
هم العناصر هدول و جداش ال distances اللي موجودة
بينهم وضل علي انا ان ارجع على ال data set اجيب ال
label تبعتي العناصر هدول و اعمل بينهم voting كان
هذا .. لحد احنا نهينا محاضرتنا السادقة عند ال
example هذا و بتمنىان يكون انجحت على عجالة ان
اذكرك بعد انقطاع اسبوع من الدراسة بما سبق في موضوع
ال classificationلكن تعالى نشوف قبل ما ننتقل
للموضوع الجديد تعالى نشوف هذا المثال المفروض ان
هذا المثال مش موجود معاكوا في ال slides فانت
المفروض انت المفروض ال slides معاكوا و بتبدوا
تراجعوا عليها باستمرار لو انا نظرتلك لل attributes
او لل data set اللي موجودة عندهان وجاوب معايا او
جاوبوا معايا على السؤال التالي ايش ال data type
تبع ال outlook المفروض
nominal صحيح
الـ data type تبع ال temperature numeric
وإن
قلت انت ratio او ال interval كلامك صحيح ك interval
مش ك ratio nominal nominal ال golf play أو play
golf binary classification يعني عندي two labels
yes و no حسب ال data set اللي موجودة عندي و
المطلوب ان اناأروح أجيب ال class تبعت ال instance
اللي فيها ال sunny وهذه طبعا في ال outlook ال
temperature بعد
هي كان ال humidity و ال windy
الان مع الـ K equal واحد والـ K equal تلاتة والـ K
equal خمسة طبعا ملاحظين بالمثال الآن في الأمثلة
السابقة اللي اشتغلنا عليها كانت فقط عند الـ
numeric data طب الآن لأ صار في عندي nominal وفي
عندي numericطبعا ليش المثال هذا أنا تعمدت أجيبه
اليوم تعمدت أجيبه عشان أقولك في الحالة اللي زي هذه
أنا هتكون في عندي dominant attribute يعني في عندي
attribute هو المسيطر هو اللي هياخد ال data set أو
ال classification process بمنحاه يعني بينجو سين هو
هيكون صاحب القرار تخيل خلينا نشتغل مع بعض من باب
التسهيل نشتغل على موضوع المنهات in distanceحسب الـ
Manhattan distance يعني انا بدي استخدم الـ
absolute value هو بيقول في ال Manhattan ال
summation لل X ناقص X واحد X اتنين و I اعفوا I
واحد و I اتنين و I equal واحد مع كل ال attributes
اللي موجودة عندها هذا في حالة ال numerical طب في
حالة ال ..الـ nominal معناته انا بدي استخدم صفر في
حالة التساوي الواحد في حالة الاختلاف وبالتالي
بتصير المعادلة اللي عندي هان الان sunny و sunny
الفرق بينهم zero زائد ال absolute value 45 ناقص 18
زائد high و normal الاختلاف واحدزائد true و false
اختلاف بينهم واحد معناته هي القيمة اللي موجودة
عندى اللي بعدها sunny zero زائد تلاتة و أربعين
ناقص تمانتعش زائد high واحدة مختلفة true zero و
هكذا طبعا حنا بنتكلم احنا عندى هنا سبعة و عشرين
سبعة و عشرين و اتنين هنا تسعة و عشرين هنا في عندى
ملاحظين دائما ال attribute الخاص بال temperature
هنا
هيكون هو الـ dominant attribute لأنه فعليا المساء
هو اللي بيقرر وزنه او ال scale تبعته ال weight
تبعته في موضوع ال computation تبعتي بتفرق كبير
كتير عن العناصر التانية او ال attributes التانية
اللي موجودة طيب بدنا نكمل ال computation هنكمل ال
computation هاي ال computation بالكامل موجودة الآن
قدامي ممتاز
طبعا مافيش مشكلة .. مش فارق .. احنا اتفقنا سابق ان
جربنا بال inclusion جربنا بالمنهاتين وماكانش كتير
الفرق ما بينهم ..الان تسعة و عشرين .. ستة و عشرين
.. ستة و عشرين .. واحد و عشرين .. الى اخره .. بدي
حسب ال Kenya nearest neighbor ..الان يا جماعة
الخير بدك تنتبه لشغل مهم جدا .. بالمثال هذا واضح
ان في عندي high distance اعطتني اتنين
تنين وهي كمان واحدة تنين لما أنا بدي أعمل sorting
تبع لل distance حسب الخطوة السابقة اللي حكينا فيها
أول واحدة لإنه هذه .. لما يقولوا sort لل data set
تبع لل distance اللي صارت التنين هذه هتظهر أول
واحدة ليش؟ لأنه الآن لما بتتساوى القيم بصير ظهور
تبع ال value هو الأول هو اللي بياخد في الترتيب
الظهور تبع ال values هي اللي بتاخد في الترتيب
وبالتالي هذي هتكون أول واحدة فوق الآن لو انا و ال
key and nearest neighbor equal one ايش ال key
تبعتي او ال label تبعتي true وبالتالي هتكون عندي
yes طيب في حالة ان ال key تبعتي equal تلاتة تلاتة
هي واحدة تنتين تلاتة معناته هي واحدة هي تنتين هي
تلاتةالـ majority بينهم تنتين yes و واحدة no يعني
بنتكلم على 66% yes و 33% no وبالتالي ال majority
تبعتي ل playing golf equal yes تمام الخطوة الأخيرة
لو أنا قلتله K equal خمسة K equal خمسة معناته بده
يدور على ال shortest distances أي واحدة تنتينهذه
تلاتة وهذه أربعة وهذه خمسة ال label سبعتهم واحدة
تنتين تلاتة أربعة وهذه خمسةالآن بدي أعمل voting ما
بين الخمسة اللي موجودة عندي واحدة، اتنين، تلاتة،
أربعة yes تمانين في المية yes وعشرين في المية no
وبالتالي لما تكون ال key تبعتي equal five معناته
برضه ال golf تبعتي أو ال playing golf يعني فرصة
أني ألعب ال golf في الظروف المناخية اللي موجودة في
ال data set اللي موجودة عندي فوجها اللي أشارناها
yes تمام
طيب سؤال ونفرض تقدروا تجاوبه عليه بما انه هذا ال
attribute هو ال dominant attribute يعني هو صاحب
القرار في موضوع ال classification درجة الحرارة في
حين انت لو انت تخيلنا ان لو كان الجو ماطر ممكن
يأثر في لعبة ال golf ولا مش هيأثر؟ بتعرفوش ايش
يعني لعبة golf؟ممكن تشوفوا اليوتيوب how to play
golf وبيعلموكوا إياه و تتفرجوا عليها في الآخر هي
رياضة بالعصب و بيضربوا الكورة عشان يسقطها في حفرة
الآن بما أن هذا ال dominant attribute ايش الحلول
اللي قدامي؟ وهل لو أنا غيرت ممكن احصل على
different result؟ اه ممكن اول حل موجود قدامي تماما
زي ما بتبادر لذهنك الآن ان اعمل scalingصحيح ممكن
انا اعمل scaling لو صارت هذه اربعة و نص اربعة و
تلاتة من عشرة اربعة point واحد تلاتة point ستة
واحد point تمانية واحد point سبعة اتنين point zero
تلاتة point تلاتة واحد point ستة تلاتة point اتنين
اتنين point تلاتة اتنين point اربعة اربعة point
zero تلاتة point اتنين و طبيعتي الحال هتصير واحد
point
8 ايش اللي صار عندى بعد ال scaling طبعا اعمل ال
ratio جسمتها على عشرة او ضربت في عشر او سالب واحد
شو بتتوقع تصير ال distance هتقل بين جثين هتصير فيه
عندى انا اربعة و نص ناقص واحد و تمانيةاللي هي بين
جثين 2.9 لاحظوا أن 2.9 صارت قريبة من القيم اللي
موجودة وإذا كمان روحت دربت في عشر أو سالب 2 ممكن
أقلل ال weight تبعته بتصير ال value balance تفكير
منطقي لكن هل فعليا يقودني للنتيجة أفضل بده تجربة
وعشان بناء على هيك اعتبرها assignment لك واتقارنه
ما بينفي حالة كانت ال ratio اعملت ratio data تمام
او اشتغلت على ال numeric data اللي موجودة حل
التاني هل في حلول تانية اه في حلول تانية استحثوا
ادمغاتكوا هوش الشغلات اللي كنا بنسويها مع ال data
الموجودة جماعة الخير انا بتكلم على درجة الحرارة
درجة الحرارة شو يعني عادة لما بنقول درجة الجولو
سألك كيف الجو اليوم يا فلان أو يا فلانة والله الجو
حار شوب كتير بارد ماحدش بيقوللي عشرين و تلاتة أو
اربعين وكذا فبالتالي ممكن لو انا .. بالضبط لو انا
حولتها ل categorial ممكن تفرج معايا طيب هاي حولتها
ل categorial شو يعني categorial؟ ان
انا حطيتها لفئات تبقى على ال data set اللي موجودة
عندىعشان بس تكونوا في الصورة من عشرين أقل أو تساوي
عشرين استخدمنا cool أكبر
من عشرين وأقل أو تساوي أربعين استخدم أقل من أربعين
عفوا استخدمنا mild وفوق الأكبر أو تساوي الأربعين
روحنا استخدمنا ال hot اتذكروا
ان كانت عندي hand تمانتاش درجة الحرارة في ال test
sample اللي موجودة عندي hand الآن وبالتالي لما انا
بداجي افحص درجة الحرارة اللي موجودة خمسة و أربعين
hot تلاتة و أربعين hot واحدة و أربعين hot ستة و
تلاتين mild cool cool cool mild cool
Mild Mild Hot Mild تمام؟
هذه ال data set و بينما هذه ال 18 هتكون عندي cool
الآن صارت كل ال data عندي categorical و بانجو سين
صارت كل ال attributes اللي عند نفس ال weight شو
ضال علي أحسب ال distanceطيب انا هسكت دقيقة هعمل
pause دقيقة اتركلك مجال اجيش الحسبة تبعتي استخدم
Manhattan ولا استخدم ال Euclidean distance لحساب
ال similarity ما بين العناصر اللي موجودة عندنا
طيب ..الان بما ان كل ال data categorial معناته صفر
و واحد هتصير المعادلة تبعتي و خلينا مش فارق كتير
معايا من هاتن او اكلوديا مش فارق كتير في الآخر انا
بدي اجمع أصفار و واحدات sunny و sunny zero زائد
hot و cool واحد انه اتفقنا في حالة التشابه صفر في
حالة الاختلاف واحدزائد normal و high واحد زائد
false و true واحد وبالتالي هذه القيمة تلاتةالـ
attribute اللي بعدها sunny 0 زائد hot واحد زائد
واحد زائد صفر وهذا يساوي اتنين و لاحظ لاحظ كل ال
values تبعتي بالدور حوالين ال range اللي موجود
عندي هان اما بين الأربعة والصفر هذه القيم اللي
موجودة عندي هان طبعا انا مجهز هان عشان مانجضيش
الوقت في الحساب هذه
ال computation بالكامل
تمام؟ shortest distance مع ال k equal واحد اتنين
اول اتنين هي .. لأ في عندي واحد هيها ال
label تبعتها no وال label هيختلفت عن السابقةفي
المثال السابق كانت لما الـK تبعتي equal واحد كان
بيقوللي ألعب تمام؟ وبالتالي لما أنا اشتغلت هاين
بيقوللي no هيها ليش محدش يقوللي لأن؟ ليش يا دكتور
مش هذه ال yes هي اللي كانت؟ لأن عندي ال sorting
هذا ال attribute أو عفوًا هذا الروح هياخد المرتبة
الأولى يعني بينجو سي لما انت بتجي ترتب خلينا نتكلم
بال bubble sortشو مفهوم ال bubble sort؟ بضلني
أقارن العنصر لما بلاقي أصغر عنصر مابدأياش أساوي
فيه أحركه للأعلى بضلني أقارن العنصر مع عناصر
الجابلة لحد ما بلاقي أصغر عنصر بصير أرفعه بهيك أنا
بأضمن بدور على ال minimum value بروح بحطها فوق
بدور على ال minimum و بعملها shift وهكذا وبالتالي
هذه هي أول واحدة ستحصل عليها انت مش مصدق؟ خد ال
data set هذه على ال Excel و اعمل لها sort تبعا لل
distance و ستجد ان ال attribute هذه ستكون أول
attribute موجود عندك تمام؟ لو ال K equal 3 هاي
واحد وهي واحدو هاي واحد انا عندي اربعة فهاخد اول
تلاتة واحد اتنين تلاتة ال majority تبعتهم yes
وبالتالي هتكون yes لو قلتله خمسة هضيف الواحد هذه
معاهم كمان و هتيجي وراهم الاتنين هذه الآن تعالى
نشوف ال label اللي صارت عندي هنا
صار في عندى 1 2 3 60% yes و 40% no وبالتالي لما
تكون الخمسة ال K تبعتي equal خمسة معناته المجلة
تبعتي بتقول yes ملاحظين معايا تأثير فعليا ال
processing على ال data set جداش مهم جداش مهمبتمنى
ان تكون هذه الموضوع اصبح اليوم يعني من بدهيات
لديكم ومن ثم انه احنا فعليا اصبحت غطينا كل جوانب
الـk nearest neighbor ان شاء الله تبارك وتعالى
تمام الآن هنتقل ان شاء الله تبارك وتعالى لل
algorithm التاني لل algorithm التاني اللي هو بيبني
شبه model تمام وبيعتمد على ال probabilisticالـ
classification هيعتمد على نظرية الاحتمالات في ال
classification و فهمها اللي
هو ال naive Bayesian algorithm او ال bias يعني
classification وبالتحديد ال naive bias classifier
طيب
الان احنا اتفقنا .. اتفقنا سابقاإن الكنيري سنابر
هو عبارة عن instance based model مصبوط يعني بيعتمد
دائما في كل مرة مع كل sample بروح بعمل حسبة لل
distance من ال sample الأولى في ال training set لل
sample الأخيرة تمام وبدور على ال data set اللي
موجودة عندها في ال bison شوية الأمور مختلفة ال
bison modelأو الـ Naive bias هو عبارة عن very fast
model وsimple classification في نفس الوقت مناسب
جدا مع ال high dimensional data set اللي موجودة
عندي لأنه
فعليا مافيش فيه براميتر لو كانت فيه برامتر موجودة
مافيش فيه برامتر كتير أعتمد عليها العناصر أو الـ
Naive bias بشكل عام بيعتمد على ال probabilisticو
بوصف العلاقة ما بين العناصر او ال attributes و ال
label بناء على احتمالات خلّينا نيجي نقول اذكركوا
بس بالاحتمالات اللي موجودة عندى هان لو كان انا في
عندى صندوق بيحتوي على عشر sample 6
plus و 4 minus
الان بلاش plus خلينا نحق عمود بالشكل هذا لحاجة في
بالي يعني الان وجيت قلتلك قداش احتمال انه يطلع
معايا plus عشان بس نذكرك بالاحتمالات
6 على 10 صحيح ال probability تبعت ال plus 6 على 10
و ال probability طبعا
عشرة هي حجم ال space اللي انا population اللي انا
بقى اشتغل عليها طبعا هذه 4 على 10 الآن
في عند مصطلحات زي ال most likelyالـ prior الـ
posterior الـ probability إلى آخرها الـ posterior
السابق الـ most likely اللي هي الأغلب الظن أو
الغلبة العناصر الموجودة أو الأكثر احتمالا و كل هذه
الحسبة تباعتي بناء على ال probabilities احنا
متفقين الآن .. احنا متفقين الآن ان انا هي ال
probability تباعتي لكن لو انا جيت و قلتلك مش بس
على ال final shape و بدخل معاها ال color و روحت و
قلتلك في عندي ال dash هذه
شو هتساوي؟ عليش هتصنفها؟ plus ولا column؟ مش هتقدر
تصنفها ليش؟ لإن هذه لا هي column ولا هي جاية plus
طيب إذا أنا قلتلك اللون جزء من حسبك شوبك تساوي
معناته هتختلف معايا الحسبة تماما و هصير ابني انا
اخد علاقة الشكل مع ال label و علاقة اللون مع ال
label و بناء انا على ال probability ال probability
تبعت الأحمر 6 على 11أو .. اه عفوا ال probability
بتاعة الأحمر 6 على 10 و ال probability تبعت الأسود
4 على 10 و كذلك في كل واحدة منهم وبالتالي الحسبة
تبعتي هتصير بناء على العنصر اللي موجود عندى هاني
ال naive bias نايف من اسمه جامعة الخير ان هو سهل
او trivial ليش انه مبني على trivial assumption ان
ال generative model هذاتمام؟ بده يشتغل على الموضوع
ال classification وبيفترض انه في عندي ان ال data
فيها normal distribution وبناء على هيكاد وفي عندي
independent attributes وبالتالي انا مافيش عندي
مشكلة في موضوع العناصر يعني naive assumption ان كل
ال data اللي عندي هي عبارة عن independent
attributes ومن ثم انا قاعد بأتكلم انه في عندي
normal distribution لل data اللي موجودة عندها طيب
عشان نحاول نسهل و نوصل للمعادلة اللي انا هشتغل
عليها هروح اشتغل على حسبة ال probability الان هذا
ال probability وفي
عند اللون حسبة اللون خلينا
نغير بس شغلة سريعة هيكأجي أهان على المثال هذا أجي
أقول في عندي plus سودة هيصار مازال عشرة وصار في
عندي عمود أحمر معناته أن الأن ال probability تبعت
ال plus صحيح واحد اتنين تلاتة أربعة خمسة ستة ستة
على عشرة بنفس المنطق و ال probability تبعت العمود
تساوي اربع على عشرة هذا الشكل مصبوط هذا ال final
هذا ال label طب ال color ال probability تبعت ال
red واحد اتنين تلاتة اربع خمسة ستة ستة على عشرة و
ال probability تبعت ال black تساوي اربع على عشرة
لاحظين ان هاي ال label تبعتي و هاي ال color تبعتي
بما انه صار في عندي color و صار في عندي label
معناته انا ال label هاد ال posterior معروفة مسبقا
يعني من العناصر المعطائليو انا بتروح ادور على ال
most likelihood او ال most likely property على
الاكتر الظن لوين هتكون وبالتالي هدور على شغل
بسميها انا يا جماعة الخير conditional properties
الـ class و الـ feature قدّاش علاقة ال class مع ال
feature هاي عشان نفهمها بشكل صحيح خلّينا نفترض ..
نفترض ان انا في عندى instance X فيها مجموعة ال
attribute من X1 ل Xn وفي عندى M classes M من ال
classالـ conditional probability تبعت لـ class CI
على ال X على ال instance هاي يعني بين قوسين ان ال
instance هي تحتوي لل class اللي موجود عندهان تساوي
ال probability لل class مضروبة في ال probability
لل instance في ال classes على ال probability لل
instance نفسها احتمال ظهور ال instance طيب انا
فعليا ال instance اللي موجودة عندهانقدش احتمالها
تكون ظهورها؟ الأصل تكون صفر ليش الأصل تكون صفر؟
لأن هي instance جديدة مش بالضرورة موجودة في ال
data set مسبقاً وبالتالي أنا .. هذه مدعاة أني أخلص
عليها أو أخلص منها عفواً بس الآن خلّيني أقول هنا C
of X ال class ل X يساوي ال maximum probability
لمين؟الـ B لـ Probability ل ال class يعني بينجو
سيم يجي و يقول لي والله ال instance الفلانية اللي
هي ال dash هذه ال class طبعتها ال class طبعت ال
dash هذه تساوي ال probability ال maximum
probability يعني بدي أخد أعلى probability لمين؟ ل
ال classes أنا في عندي two classes يعني بدي أحسب
two probabilities ال probability ل ال class أنها
تكون زائد أو تكون عمودتمام؟ فمضروبة انه جديش
احتمال عناصر .. مجموع العناصر اللي موجودة عندي هان
مع ال class اللي عندي و بما انه عملية مقارنة زي ما
خلصت سابقا من الجدر التربيعي ممكن اخلص الآن من
المقام لان مابدي اجسم على ثابت فممكن انا اخلص منه
وبالتالي انا بصجر المسألة تبعتي لل argument X
تعالى نشوف العناصر ايش المقصود فيها بشكل سريع
المعادلة السابقة اللي احنا ظهرت عندنا هنا ال
posterior probability اللي هيقولنا posterior سابقا
ال class على ال conditional probability تبعت ال
class وال attributes اللي موجودة عندي هناالـ
Probability لـ X على ال class الـ likelihood اللي
هي فعليا الاحتمال اللي أنا بدور عليه وهو عبارة عن
summation سنشوفها قليلا الان Probability تبع ال
class نفسه ال prior اللي موجود عندي هناو ال X ال
predictor ال probability اللي انا فعليا بدي اشوفها
تعالى نشوفه عشان نفهم الكلام هذا و المعادلة من
ناحية حساب لإن شوية الأمور لو بدت تبقى في
المعادلات الرياضية هت غم الأمور علينا لأن احنا في
جماعة هنا على غرار الناس اللي كانت بدت تلعب golf
قررت تروح على البحر على الشطالان هل بدهم يروحوا
على الشاطئ ولا ميروحوش؟ والله قالوا في عندنا تلت
عوامل أساسية الطقس المظهر مشمس و لا ممطر و لا غائم
درجة الحرارة و ال humidity اللي هي الرقوبة نفس
المثال السابق لكن غيرنا ال label من playing golf ل
beach
الان مطلوب مني اشتغل كالتالي بدي اعمل جدول بسيط
الجدول مثل هذا الجدول هلاقيت هنشتغل معاكم بكل
بساطة ايش بده يساوي انا بدي اعمل prediction ل data
set بناء على probability انا الان هاد ال data set
او ال training set تبعتي جاهزة و ثابتة الان اللي
هروح اسويه هروح احسب علاقة ال X ال outlook مع ال
labelالـ Probability تبعتها مع الـ .. مع الـ sunny
ال .. ال Probability تبعتها .. عفواً ال Outlook
فيها كام value different value، three values sunny
و rainy و cloudy علاقة ال sunny مع ال yes و مع ال
no علاقة ال rainy مع ال yes و مع ال no علاقة ال
cloudy مع ال yes مع ال no و أفصل في الجدول اللي
موجود عندى يعني بدك تيجي لكل attribute بشكل مستقل
هذا الجدولحاجة اقول والله انا بدي اتكلم على ال
outlook طبعا جابلي جماعة الخير لو انا سألتك لان ال
going لل beach لل yes و ال no زي ما حسبنا هان ال
probability لل yes جد ايش تساوي ال data 6 فيها
عشرة عندهان واحدة اتين تلاتة اربعة yes اربعة على
عشرة ال probability لل no ستة على عشرة بكل تأكيد
بدون ما اروح اضطر اعدال yes مظبوطة ال outlook ال
outlook الآن فيها three different values في
عندي ال sunny في
عندي الريني و في عندي ال cloudy ممتاز طيب و أنا في
عندي فعليا في ال labels في عندي ال yesو في عندى
الـ No ال beach صح؟
الان
كام واحدة sunny عندى انا واحدة تنتين تلاتة اربعة
ممتاز علاقة الاربع ال sunny هدول المفروض يكونوا
مجسمات على ال yes و ال no ال yes جديشأربعة طيب
الآن بدي أقول sunny و yes يعني أنا بدي أجسم على
أربعة يا جماعة الخير و أنه ستة مصبوط لأن ال over
all probability تبعت ال yes ظهور ال yes فقط أربع
عناصر أربع مرات و ظهور ال no ست مرات إذا كانت ال
yes مرتبطة بال classes هاي فعشان أنا أحسب ال
probability تبعت ال yes و ال sunny ال sunny هاي
مرة yes
تنتين تلاتة أصبت؟ ليش هذه لأ؟ لأن هذه جال ال label
تبعتها no هاي خلصنا الأربعة ال sunny اللي موجودة
عندها يعني بينجوستين ال sunny ال probability
تبعتها تلاتة على أربعة زائد جداش جداش واحد على ستة
خلاص انت مافيش داعي انك انت عايش تنظر لباقي
العناصر مجموع ال sun اللي فوق على العناصر اللي
موجودة عندي هان ال rainy الان جدش حسبة ال yes ما
زالت أربعة و النقل ستة rainy بدي أشغل عليها نفس
الكلام rainy واحدة تنتين تلاتة في عندي تلاتة rainy
والتلاتة جايات كلهمنفس ال class معناته zero على
أربعة زائد تلاتة على ستة و هلجت بيقولك طريقة كيف
تتأكد من حيث تفتكر ان كل ال probability بتبعتك صح
cloudy الآن برضه نفس الكلام على أربعة على ستة
cloudy فيها واحدة مع ال yes و هم تلاتة و تنتين مع
الستة الان لو عديت العناصر تبعت ال yes تلاتة على
أربعة زائد صفر على أربعة زائد واحد على أربعة تطلع
أربعة على أربعة لو عديت عناصر انه واحد على ستة
زائد تلاتة على ستة زائد تانين على ستة تطلع ستة على
ستة وهي فعليا ال probability لازم مجموع الاحتمالات
كلها تكون عندى واحد ممتاز هذا بالنسبة لل attribute
الأول
و بدي أروح أحسبها لل attribute التاني بنفس الكيفية
temperature
temperature كان فيه .. كان value عندي عندي three
values high و low و mild ال low نبدأ مع ال low هاي
واحدة هاي تنتين اتنين بدهم يتوزعوا على ال yes و ال
no الآن صفرno و no معناته صفر على أربعة و اتنين
على ستة مع ال no طيب خلصنا من ال من ال low ال mild
ال mild هي واحدة تنتين تلاتة تلاتة عناصر التلاتة
عناصر هدول يتوزعوا ما بين ال yes و ال noهي الـ
mild الأولى yes الـ mild التانية no والـ mild
الأخيرة no معناته الآن هم هيكونوا 1 على 4 مع ال
yes اللي هي الأولى هاي و 2 على 6 في حالة ال no و
بكمل الجدول لكل العناصر اللي موجودة عندي هان ال
probability تبعت ال beach ممكن أحط لإيه أنا كتبت
هان قبل شوية ممكن أحطها في نهاية الجدولعشان انا
اشغل على العناصر اللي موجودة عندي فعليا 6 على 10
.. ار ..الان 4 على 10 المفروض
في كل واحدة من هدول ما هيلاحظ 4 على 10 .. 4 على 10
.. 4 على 10ليش أربع؟ لأنه فعلاً أربع على ال yes و
هدول لازم يكون مجموحهم أربع في كل attribute و هدول
مجموحهم لازم يكون ستة و في المحصلة ستة على عشر
ممتاز الآن لاحظوا هذه ال computation كم مرة هعملها
لمرة واحدة على نفس ال data set هعملها لمرة واحدة
فقط و هتظل ال data .. و لما ال data set ماصارش
عليها تغيير هتظلها هذه موجودة عندىإيش اللي حيصير
لاحقا عشان اطبق المعادلة السابقة هذه هشغل كالتالي
بيجي بقول بالله شوف اللي إيش ال label تبعت ال
sunny و ال mild و ال high إيش ال label تبعت ال
sunny sunny
و mild و
high درجة الحرارة
عشان بدي ارجع معاكم للجدول السابق تم ذكرك في
المعادلة المعادلة بتقول الارج ماكس لا لل CI اللي
هي ال class ال probability لل CI مضروبة في ال
probability لا ال X على ال CI طيب هلأ قد بنفسرلك
إياها أوضح و بنفسرك إياها أوضح مع الأرقام نرجع هنا
ال probability لل classهو قاعد بيقوللي بدور على ال
argmax بدور على ال maximum probability لكل classes
كام class انا عندي؟ عندي two classes يعني بين جثين
الجامعة الخير هو عمال بيسألني بيسألني ال
probability تبعت ال element اللي موجود عندها على
انه يكون ال class و ال instance اللي اعطاني اياها
مش قولنا هذه اللي أنا بدور عليها قاعد؟ هاي ال
value هو بدي تجيبلي ال probability تبعت ال class
مع ال given instance اللي موجودة عندي هنا طيب،
الآن حسب ال data set معناته أنا بدي أروح أشتغل
كتالي مرة مع ال yes و مرة مع انه هذا الكلام بيقول
ايه؟ ال probability مع ال yes ال label مع مين؟ مع
ال given data set ال sunnyو mild و high ايش ال
probability تبعت high اولا بقول لهذه تساوي ال
probability تبعت ال yes مضروبة
في ال probability تبعت مين تبعت ال instance اللى
موجودة عندى هنا اي instanceطب ال instance تبعتي
مكونة من ال outlook و ال temperature و ال humidity
مصبوط؟ كمان مرة ال instance تبعتي هان اللي هي ال X
هذه اللي أنا الآن هيها مكونة من ال outlook و ال
temperature و ال humidityوبدي اروح بقوللي علاقة كل
ال values اللي موجودة عندهم بال class مين بال
class yes يعني بين جثين هي عبارة عن ال probability
لل
S لل sunny ال outlook equal
sunny مع ال yes
مضروبة في ال attribute التانية ال probability تبعت
ال temperature على ال yes هاي ال sunny او
الآن mild هاي ال mild ال temperature تبعتي high
هي ال high بكل بساطة بقول ليه تلاتة على اربعة او
عفوا من الاول اربعة على عشرة تبع ال yes ال
probability اللي موجودة عندى هان اربعة على عشرة
مضروبة في تلاتة على اربعة مضروبة في اتنين واعفوا
واحد على اربعة في اتنين على اربعةوبهك بكون انا بدي
اعيد الحسبة تبعت لمين لكل العناصر الموجودة يعني ال
probability لل yes طبعا انا فصلتلكوا ياها عشان
ماتنسوهاش لانوا لاحظوا ان هي عبارة عن عملية ضرب
هادي ل probability تبعت
ال X على Ci على class تساوي ل probabilityلمن؟ لل
values x i على .. هي بنجسيل ال product لل x i على
ال class اللي موجود عندها x j و ال j equal 1 to n
بعدد ال attributes اللي موجودة عندها الآن ال
probability لل yes حسبناها 4 ع العشرة هي ..الـ
sunny مع ال yes كانت 3 على 4 حسب الجدول السابق ال
mild مع ال yes 1 على 4 ال high مع ال yes طبعا زي
ما قلتلك هذه بتمثل ال outlook ال sunny ال
temperature و ال humidity اللي هي ال attributes
اللي موجودة عندها مع ال yes و فحسبناها فكانت
الدانيال value high اللي هي 375 من عشرة ألفممتاز
هدي ال probability لمن؟ لل yes يعني بين جوسين انه
احتمال انه تكون هادي ال instance انه نروح في
الظروف هادية على الشاطئ هي احتماليتها حسب ال data
set اللي موجودة عندها طب لو احتمال اننا مانروحش
احنا لسه مااخدناش قرار فالان بما انه class تاني
فهروح احسب نفس الحسبة السابقة بس مع مين يا جماعة
الخير مع النومsunny و ال mild و ال high ممتاز
تساوي probability of no حسبناها اذا كانت هذه اربع
على عشر فالتاني هتكون ستة على عشر اللي هم فعلا
مجسمين مضروبة في ال probability تبعت ال sunny على
ال no مضروبة في ال probability تبعت ال mild تبعت
ال temperatureفي الـ No مضروبة في ال probability
تبع ال humidity اللي هي المفروض عندي high على no و
هكذا وبالتالي الحسبة تبعتي هتكون بالشكل هذا الان
القانون بيقولليفي ال classification في ال
classification هتشتغل على ال instance اللي موجودة
عندنا وهي هتشتغل على ال maximum probability ال
احتمال الاكبر الان عندك رقمين بغض النظر جداش
الرقمين يا جماعة الخير اللي طلعوا مين اكبر من
التاني مية و احد عشرة على عشرة الف ولا تلاتمية
خمسة و سبعين على عشرة الف اكيدالـ maximum value
تبعتي هيها هان معناته ال most likely تبع ال
existence اللي موجودة عندي هان عبارة عنyes غالبا
لو كان الظرف sunny مشرق او مشمس والدرجة الحرارة
متوسطة والرقوبة عالية غالبا هروح على البحر بناء او
على الشاطئ بناء على ال data set الاحتمالات انتبه
معايا او انتبه معايا كمان مرة الجدول هذا الجدول
هذا هيظل قائم عندى هيظل قائم عندى قول ما ال data
set هيلم تتغيركم مرة بحسبه؟ لمرة واحدة وكأنه
model وكأنه model بس مش model حساب أصبحت الآن
العملية عملية إيش؟ computation لكن ال computation
مش مع كل ال data set يعني الآن تخيلوا لو روحت أنا
غيرت في ال instance .. في ال instance high بعد
إذنكم وروحت قولت والله إنه أنا بدي أروح أبدل بدال
high high low
بدل ال high low ايش اللي هتفرق معايا؟ هرجع للجدول
اللي هو الجدول تبعي هذا وحاجة
أشتغل كتالي طبعا
عشان بس أظل نتذكر ال sunny و
mildو low هذه ال instances اللي موجودة عندي و أنا
بدي أضطر أرجع للجدول الآن بكل بساطة الحسبة السابقة
تبعتي هتكون كالتالي ال probability لل yes على ال
sunny مش حد كل الكلمات و ال m ال s و ال m و ال low
تساوي ال probability لل yes مضروبة في ال
probability ل ال sunny على ال yesهي المفروض فيها
الـ Outlook equals sunny يا جماعة الخير اللي
هي ال attribute الأول خلاص هي احنا هنعتمدها بالشكل
هذا على ال yes مضروبة في ال probability لل mild
اللي هي ال attribute التاني على ال yes مضروبة في
ال probability لل attribute التالت اللي هي ال low
على ال yes بنجو سينيج هي عمود ال yes كل شغل على
الكيون على العمود هذا sunny هي ال valuemy هي ال
value و normal هي هيها
normal normal
بس عشان ال example يكون تمام بال normal هيها الان
بكل بساطة أربعة على عشرة ضرب المحوطات3 على 4 ضرب 1
على 4 ضرب 2 على 4 وإذا أنا بدي أطلع ال calculator
على السريع عشان أشوف حسبة هل في فعليا تأثير لل
element هذا أو لأ
قولنا أربعة على عشرة ضرب تلاتة على أربعة ضرب واحد
على أربعة ضرب طفت ال calculator أربعة
تقسيم عشرة ضرب تلاتة تقسيم أربعة ضرب واحد تقسيم
أربعة
درب اتنين تقسيم اربعة anyway
ال calculator خذلتنا في الآخر ال probability لانه
بدي اعمل ال probability لانه لنفس ال instance M N
هتكون
ال probability لانه مضروبة
القيم المقابلة لهم اللي عمال يحوقهم باللون الأزرق
بالاضافة للقيمة الأخيرة ما تنسوهاش طبعا هاي اللي
هي في الأول ال probability لانه كلها هتصير في
عندها 6 على 10 مضروبة في 1 على 6 مضروبة في 2 على 6
مضروبة في 2 على 6 طبعا لو احنا فعليا36 المقام هنا
أكبر من هنا فغالبا اللي بالتباعتي هتكون yes و ال
computation هي اللي بتحكم الموضوع بتمنى تكون الأن
أصبحت الصورة بالنسبة لنا واضحة كيف النييف بايسان
بيشتغل الفكرة انه ابني الجدول اذا انت بنيت او انت
بنيت الجدول صح معناته انا مافيش عندى مشكلة طيب في
حالة هذه مثال تاني على السريع
بغض النظر احنا مش هنطول عليكم ان شاء الله تعالى و
بنفترض انكوا هتكونوا متابعين معانا و بيكونوا كأنه
في فرصة تشتغلوا وزيادة الان هاي ال data set كام
attribute؟ تلاتة على نفس الغرار ال attribute
السابق السابق اللي لها دخل في الموضوع؟ لأ هذا رقم
العينة او رقم ال sample ال class تبعتي binary
class مافرجتش كتير يا جماعة الخير بدي ابني الجدول
السابق بالكامل
هو بيقولوا بدوا منى ل class مصبوط ال attribute a1
ايش ال attribute a1 فيه values طبعا هنا في عندى
yes واحد او صفر واحد في ال attribute الاول كام
value في عندى صفر واحد اتنين يعني في عندى three
values صفر واحد اتنين انا بكتبه من مرتبات افضل
اليه ال attribute التانى
مع ال labels اللي موجودة ايش في عندي برضه values
012 برضه ماعندي مشكلة 012 ال attribute التالت اللي
انا هشتغل عليه فقط
قيمتين 112 وهنا في الآخر ال probability لل classال
probability لل class تبعتي جدش ال probability ..
كام class فيه؟ عندى three classes عفوا مصبوط ال ..
واحد اتنين تلاتة هاتوا هل بدنا كمان اعمود ال class
اللى موجود عندى هان واحد
اتنين تلاتة
أي تلاتة ال
class الأول واحد واحد اتنين تلاتة اربعة اربعة على
عشرة ال class التاني اتنين واحد اتنين تلاتة تلاتة
على عشرة وهدت الأخير تلاتة على عشرة مجموحهم عشرة
على عشرةبدي أجي العلاقة العناصر مع ال class الأول
اللي موجود عندي هنا صفر و واحد هاي صفر هاي صفر
تنتين مع
الواحد أربعة ال
class واحد معناته اتنين على أربعة وحتما ..حتما
الصفر مع ال class التانيصفر على عشرة .. صفر على
جداش الاتنين على تلاتة وهنا صفر على تلاتة ليش؟ لأن
هون فعليا الصفرها دي بينت مرتين فقط مع ال
attribute الأول وبالتالي أنا هنا بشغل في ال
attribute الأول ال value التانية الواحد الواحد هي
في المربع واحد واحد واحد واحد اربع عناصربرضه هتكون
عندها القيمة على أربعة يا جماعة الخير ماتنساش وهذه
هتكون على تلاتة وهذه هتكون على تلاتة الان واحد و
واحد هي .. okay وهي كمان واحد ممتاز يعني اتنين على
أربعة اتنين
على أربعة هذه واحدة وهذه اتنين طيبجدّش الواحد على
تلاتة واحد و تلاتة هيها مات واحد على تلاتة وجدّش
مع الواحد والتنين هيها ال probability تبعتها ضال
عند ال value الأخيرة الموجودة
عندى لمين؟ للتنين هي التنين هي التنين هي التنين في
عندى أربع قيم الأربع قيم منهم
ولا واحدة مع ال attribute أو مع ال class الأول صفر
على أربعة و لو انت جمعت فعليا هان اتنين على أربعة
او اتنين على أربعة لازم يطلع معاك أربعة على أربعة
لأن هما ال maximum أربعة عفوا ان هان اتنين على
أربعة الان مع الواحد و لا مافيش شي مع التنين هي
واحدة هي تنتين وبالتالي هان
هذه اتنين على تلاتة وهذه اتنين على تلاتة لو جمعت
العناصر اللي موجودة عندي هان و العناصر اللي عندي
هان لازم تاخد تلاتة و واحد صحيح وهذه تاخد واحد
صحيح كملية الجدول نفس الصورة السابقة هكون الجدول
هيه عندى بالتمام و مجرد ان انا اعمل الجدول هذا
بيسهل علي جدا ان احسبالعناصر خليني على السريع بس
احط المثال الأخير لو انا افترضت ان انا عندي واحد
واحد واتنين ماعرفش انا كتبت بشكل random هل فعليا
هذه ايش الاحتمال تبعتها انها تظهر عندى او ايش ال
class تبعتها اللى توجد عندها هذه مع ال class الاول
بدي احسبها
و بدي أحسبها مع ال class التاني و بدي أحسبها مع ال
class التالت طيب مع ال class الأول واحد وين ال
واحد هيها يا جماعة الخير ال attribute التاني برضه
واحد ال attribute التالت كانت اتنين هيها معناته
انا بدي اخد الاحتمال تبع ال rowللـ class الأول
معناته أنا بدي أضرب القيم اللي عليها تحتها
الخط هذه في بعضها ال probability تبعتي الواحد
أربعة على عشرة مضروبة في ال probability واحد على
واحد اللي هي attribute A1 equal واحد على واحد
مضروبة في ال probability A1A2 equal 1 على 1 مضروبة
في ال probability ال
probability للواحد as class مضروبة في ال
probability لل A1 equal 1 على 1 مضروبة في ال
probability لل A2 equal 1 على 1 مضروبة في ال
probability تبعت ال A3 equal2 على الواحد اللي هي
القيم اللي انا حددتها هيها هذا بجيبها لل class
الأول بجيبها لل class التاني بجيبها لل class
التالت و من ثم هاي
الحسبة اللي موجودة عندي الآن بدور على ال maximum
عندي 25 من ألف أربعة وأربعين250 من عشرة ألاف و 444
من عشرة ألاف و 111 من عشرة ألاف ال most
probability تبعتي و ال maximum probability أربعة
من مية أكيد أكبر من اتنين من مية و أكبر من واحد من
مية وبالتالي أغلب الظن ان هذه ال instance هتتصنف
مع ال class التاني مع ال class التاني لكن أنا
انتبهت لشغلة و أنا بقى أشتغل في الحسبةو هي ان ال
instances اللي أنا كتبتها موجودة بس
ايش ال class تبعتها؟تلاتة يعني صار في عندي
misclassification هل هذه مسئوليتي؟ لا مش مسئوليتي
انا اشتغلت عليها لان اخضعتها لاحتمالات تمام و هذه
وزنها كان واحدة من العناصر اللي موجودة لكن ال node
تبعتي هذه حسب الاحتمالات او حسب ال naive bison
بتطلع لمين؟ مع العنصر ال class two اللي موجود
عندهاالأن زي ما قلنا الـ Naive Bison ختاما للكلام
اللي احنا اشتغلناه طبعا جامعة الخير في انكو data
set موجودة سابقا في ال examples السابقات جربوا
عليها Naive Bison ما تستناش ما تقوليش ملون بدي
اسئلة في عندك ال data set اللي موجود في ال slides
و اللي انا اشتغلت عليها سابقاكـClassifier في عنده
strict assumptions زي ما قلنا about ال data اللي
هو ال independent attributes و ال normal
distribution تبع ال data اللي موجودة وهذا بيخليه
fast .. very fast أو extremely fast في ال training
و في ال prediction في ال training لأنه بيبني
الجدول مرة واحدة و في ال prediction مفيش .. يعني
ال competition تبعت قليلة straightforward
probabilistic prediction بيعتمد على ال
probabilities تماما على الاحتمالاتسهل جدا اني افسر
ليش طلع هيك مش بحاجة ان اعمل tuning لاني parameter
لان فعليا انا ماشوفتش اي حاجة بيطلب مني بما
انه في عندي strict and
complicated
modelفعليا الـ Naive Bison زي ما حنا شوفنا في
حسبته سهل نعم لكنه مش سهل ان اطبقه في كل مكان طبعا
ماهي المطلوب ان انا فعليا وين انا بدي اروح اطبق
الـ Naive Bison فعليا انا بقدر اروح استخدمه او
ممكن اشتغل كويس لما يكون الـ Naive Assumption
فعليا موجودة مع ال data يعني بين جثينان انا شبه
متأكد ان ال attributes اللى عندى كلها independent
attributes لكن انت الكلام متأكد منه ولا مش متأكد
منه؟ مابعرفش، مابيش الحل كيف بتتأكد من ال
dependency من ال attributes؟ بدك ترجع لل data
preparation و تفحص ال correlation ما بين ال
attributes و زى ما شوفنا في عندنا ال chi-square و
في عندنا ال اش كمان؟الـ Pearson coefficient إلى
آخره هو بناءً على هيك انت بتصير تدور على تفهم ال
data set أكتر very well separated categories لما
يكون ال categories اللي عنده فعليًا finite و
مفصلين عن بعض مافيش بينهم يعني بين جثين ال data
set بتفرج بشكل كويس و احنا لاحظين في المثال السابق
انه فعليًا عمل misclassification لل point اللي
موجودة عندها very high dimensional data لما تكون
ال data تبعتيالعالية جدا او فيها عدد كبير من ال
attributes ممكن انا اشتغل اخر شغلة في محاضرتنا هي
ال code ال code ال bython المفروض اللي انا بدي
اشتغله على السريع في code ال bython اللي موجود
عندي اعملت import لل data set فصلت ال features
حددت ال labels كما المثال السابق تماما مع ال naive
byes يعني مع ال kenyar snapperتمام؟ هذا شغل ال
data set احضار ال data set from ال k .. ال sklearn
.naive biased import gaussian لما قلتلكوا في عندي
توزيع طبيعي أو ال gaussian distribution الموجود في
ال .. هذا ال assumption تبعتي الأساسية as ..
حطيتله alias name هنا بنيت عليه model و قلتله اعمل
training على ال feature و ال label هذا الكلام
ماكانش موجود إذا بتتذكره وينفي ال data set او مع
.. عفوا مع ال canary snapper فالان اوجد العلاقة ما
بين ال features و ال labels بنجو سينت بنى جدول
الاحتمالات اللى بدناها قبل شوية و لما هى اللى
قلتله هى فى عندى test sample روح اعملهايها و روح
اعملها prediction فلما راح اعملها prediction
هيديني ال label تبعتها بناء على جدول الاحتمالات
اللى حصل منها فى حد فيكوا بيتذكرفي مرحلة الـ
Prediction مع الـ Canary Snapper أشكال اللي بيطلع
معايا
لأ بالزمكوا المراجعة دي باستمرار عشان تتذكروا
وبهيك .. لأ انا بذكرك انه كان بيديني ال distances
بيديني ال shortest five distance او shortest k
distances و ال index تبعت ال attributes تبعتها هذا
مثال بتمنى موجود معاكم وموجود بين اديكم بال slides
مثال ال golf السابق اللي احنا شوفناه روحوا طبقوا
عليه ال ..
الـ Naive Bison Algorithm وبدو اشتغلوا بحيث انكوا
تفهموا اللي موجود هنا في الختام بدي اذكر انه في
عندنا forum موجود منتده حواري على الموضل لأي سؤال
لكل محاضراتنا باستمرار فإذا في عندك او عندك اي
سؤالمشكورين اضيفوا السؤال على ال forum وانا ان شاء
الله تعالى برد عليكوا بالإجابة الشافية اللى
بترضيكوا بإذن الله تبارك وتعالى بتمنى لكوا السلامة
دوما والسلام عليكم ورحمة الله والمحاضرة الجاية
بنكمل في decision algorithm يعطيكم العافية